如何在Python中读取具有可变多行数据的文件

时间:2011-11-13 17:36:04

标签: python

我有一个大约100Mb的文件,如下所示:

#meta data 1    
skadjflaskdjfasljdfalskdjfl
sdkfjhasdlkgjhsdlkjghlaskdj
asdhfk
#meta data 2
jflaksdjflaksjdflkjasdlfjas
ldaksjflkdsajlkdfj
#meta data 3
alsdkjflasdjkfglalaskdjf

此文件包含一行元数据,这些元数据对应于仅包含字母数字字符的多个可变长度数据。将这些数据读入这样一个简单列表的最佳方法是什么:

data = [[#meta data 1, skadjflaskdjfasljdfalskdjflsdkfjhasdlkgjhsdlkjghlaskdjasdhfk],
       [#meta data 2, jflaksdjflaksjdflkjasdlfjasldaksjflkdsajlkdfj],
       [#meta data 3, alsdkjflasdjkfglalaskdjf]]

我最初的想法是使用read()方法将整个文件读入内存,然后使用正则表达式将数据解析为所需的格式。是否有更好的pythonic方式?所有元数据行都以octothorpe开头,所有数据行都是字母数字。谢谢!

4 个答案:

答案 0 :(得分:4)

itertools.groupby提供了一种简单的方法来将行收集到组中:

import itertools

data=[]
with open('data.txt','r') as f:
    for key,group in itertools.groupby(f,lambda line: line.startswith('#meta')):
        if key:
            meta=next(group).strip()
        else:
            lines=''.join(group).strip()
            data.append((meta,lines))
print(data)            

产量

[('#meta data 1', 'skadjflaskdjfasljdfalskdjfl\nsdkfjhasdlkgjhsdlkjghlaskdj\nasdhfk'), ('#meta data 2', 'jflaksdjflaksjdflkjasdlfjas\nldaksjflkdsajlkdfj'), ('#meta data 3', 'alsdkjflasdjkfglalaskdjf')]

表达式

itertools.groupby(f,lambda line: line.startswith('#meta'))

返回一个迭代器。它循环遍历f中的行,并在每行上调用lambda函数。当遇到以#meta开头的行时,该函数返回True,否则返回False

itertools.groupby收集返回相同值的所有连续行。

因此以#meta开头的行放在自己的组中,然后所有不以#meta开头的后续行都放在下一组中,依此类推。

keylambda函数的返回值。在这种情况下,它将是TrueFalse

答案 1 :(得分:1)

我不知道这是否是最快的方式,但从我的头脑中开始:

data = []
with open('input.file', 'r') as fp:
    for line in fp:
        line = line.strip()
        if line[0] == '#':
            data.append((line, []))
        else:
            data[-1][1].append(line)
data = [(X, ''.join(Y)) for X, Y in data]

答案 2 :(得分:0)

我猜是这样的:

result = []
for line in file.readlines():
    if line[0] == '#':
        result.append([line])
    else:
        if len(result[-1]) == 1:
            result[-1].append(line)
        else:
            result[-1][-1] += line

未经测试。

答案 3 :(得分:0)

我会保持简单,例如:

data = [] # result
lastmeta = None # the last metadata line seen
chunks = [] # lines since the last metadata line
for line in input:
    if line[0] == '#': # metadata
        if lastmeta: # need to flush data we've collected
            data.append((lastmeta, ''.join(chunks))
        lastmeta = line
    else:
        chunks.append(line)